本文關(guān)鍵詞：基于RS-IA數(shù)據(jù)挖掘的配電網(wǎng)故障定位模型　出處：《電力自動化設(shè)備》2017年05期 　論文類型：期刊論文

  更多相關(guān)文章： 配電網(wǎng) 故障定位 數(shù)據(jù)挖掘 粗糙集 免疫算法

【摘要】：針對配電網(wǎng)故障定位的相關(guān)性分析過程中,由于饋線終端單元(FTU)運行環(huán)境較惡劣、元器件受損或信息丟失等導(dǎo)致故障信息變異的問題,提出基于粗糙集(RS)理論和免疫算法(IA)相結(jié)合的數(shù)據(jù)挖掘配電網(wǎng)故障定位相關(guān)性分析模型。首先,借助RS理論提取領(lǐng)域知識,將給定變異故障模式集合轉(zhuǎn)換成RS中的決策表;然后,利用IA進行決策表的屬性約簡,并挖掘出該問題中輸入矢量(條件屬性)與輸出矢量(決策屬性)的相互關(guān)聯(lián)性規(guī)則;最后,將該數(shù)據(jù)挖掘方法用于處理FTU實時輸入信息的畸變,根據(jù)各分段開關(guān)的電流越限信息序列判斷各段線路故障狀態(tài),實現(xiàn)配電網(wǎng)的故障定位,并通過算例驗證了所提模型的可行性和有效性。
[Abstract]:In the process of correlation analysis of distribution network fault location, due to the poor operation environment of feeder terminal unit (FTU), the damage of components and components or the loss of information, the fault information is changed. A data mining fault location correlation analysis model based on rough set RS (RS) theory and immune algorithm (IAA) is proposed. Firstly, domain knowledge is extracted by means of RS theory. The set of given fault modes is transformed into a decision table in RS. Then, we use IA to reduce the attribute of decision table, and find out the correlation rules of input vector (conditional attribute) and output vector (decision attribute) in this problem. Finally, the data mining method is used to deal with the distortion of the real-time input information of FTU. According to the information sequence of the current limit of each segment switch, the fault state of each segment is judged, and the fault location of the distribution network is realized. The feasibility and validity of the proposed model are verified by an example.
【作者單位】： 天津大學(xué)電氣自動化與信息工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金-民航聯(lián)合研究基金資助項目(U1533126) 國家電網(wǎng)公司總部科技項目(配電自動化系統(tǒng)精益化運維關(guān)鍵技術(shù)研究與開發(fā))~~
【分類號】：TM76
【正文快照】： 0引言配電網(wǎng)故障定位是配電自動化的重要功能之一。當配電網(wǎng)實際出現(xiàn)故障后,通過故障定位功能可快速找出故障發(fā)生的區(qū)域,為隔離故障和盡快恢復(fù)用戶供電提供有效指導(dǎo),對提高供電可靠性具有重要意義。配電網(wǎng)故障定位一般包括故障告警、故障相關(guān)性分析和故障精確定位3個步驟。目

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本文編號：1394318